【摘 要】
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大规模配电网负荷预测需重点关注预测准确率及计算效率,由于规模大、关联因素复杂,采用传统集中式或简单分布式平台环境难以满足应用要求。提出了基于大数据平台的解决方案,
【机 构】
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国网河南省电力公司电力科学研究院,清华大学电机工程与应用电子技术系
【基金项目】
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国家电网公司总部科技指南项目(5400-202024116A-0-0-00),国网河南省电力公司电力科学研究院课题“配电网负荷预测模型研究及系统开发”
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大规模配电网负荷预测需重点关注预测准确率及计算效率,由于规模大、关联因素复杂,采用传统集中式或简单分布式平台环境难以满足应用要求。提出了基于大数据平台的解决方案,方案结合大规模配电网负荷预测应用场景特点,提出了数据存储、数据预处理、特性分析、预测算法等关键环节的技术路线。应用多元化分布式存储方式,实现了多类型数据的分类存储;应用机器学习技术,实现了数据预处理、负荷特性分析等;应用Spark流计算技术,实现了基于滑动窗口操作的滚动短期预测和基于无状态操作的中长期预测。在某省的实际应用结果证明了解决方案在预测
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